وتشكل مراقبة الإنتاج حلقة رئيسية في عملية تصنيع المطاحن البترولية التي تؤثر بشكل مباشر على كفاءة الإنتاج ونوعية المنتج وتكاليف الإنتاج. ومع ذلك، ونظراً لتعقيد عملية إنتاج المطاحن البترولية وعدم اليقين فيها، فإن الاستخدام الأمثل لحركة الإنتاج مسألة صعبة. وفي السنوات الأخيرة، ومع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، تم تقديم حلول جديدة لتحقيق الاستخدام الأمثل لحركة إنتاج المطاحن الحجرية. ستبحث هذه المقالة كيفية استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحقيق الاستخدام الأمثل لحركة إنتاج المطاحن الحجرية.
تطبيق الذكاء الاصطناعي في مراقبة إنتاج المطاحن الحجرية
الشبكة العصبية: الشبكة العصبية هي نموذج حسابي لمحاكاة بنية شبكة الخلايا العصبية في الدماغ البشري ويمكن استخدامه في وضع نماذج غير خطية للنظم المعقدة. ويمكن استخدام الشبكة العصبية، في مراقبة إنتاج المطابقات البترولية، في التنبؤ ببارامترات عملية الإنتاج، مثل درجة الحرارة، وضغط التضليل، وما إلى ذلك، لتحقيق الاستخدام الأمثل لعملية الإنتاج.
الخوارزميات الجينية: الخوارزميات الجينية هي خوارزمية مثلى لمحاكاة عمليات التطور البيولوجي، يمكن استخدامها في حل مشاكل الاستخدام الأمثل المعقدة. ويمكن استخدام الخوارزميات الجينية لتحقيق الاستخدام الأمثل لخطط الإنتاج وبرامج التوزيع من أجل تحسين كفاءة الإنتاج وخفض التكاليف في مجال مراقبة إنتاج المطاحن البترولية.
التعلم المتعمق: التعلم المتعمق هو التعلم الآلي القائم على شبكة عصبية يمكن استخدامه لمعالجة كميات كبيرة من البيانات واستخراج خصائص مفيدة. ويمكن استخدام التعلم المتعمق في مراقبة إنتاج المطاحن البتروكيميائية في تحليل بيانات الإنتاج، وتحديد أنماط واتجاهات عملية الإنتاج، وتوفير الأساس لتحقيق الاستخدام الأمثل لمراقبة الحركة.
نموذج أمثل لمراقبة إنتاج المطاحن الحجرية استناداً إلى الذكاء الاصطناعي
جمع البيانات وما قبل تجهيزها: جمع البيانات من خلال نظام جمع البيانات، عن عمليات الإنتاج، مثل حالة المعدات التشغيلية، وبارامترات العملية، ومعلومات المواد، وما إلى ذلك، وتنظيف البيانات والتجهيز الموحد.
نمذجة: وضع نموذج أمثل لمراقبة الإنتاج باستخدام طرق مثل الشبكات العصبية أو الخوارزميات الجينية أو التعلم العميق، وهو نموذج قادر على التنبؤ بعمليات الإنتاج في المستقبل استنادا إلى البيانات التاريخية، ويسترشد به في وضع خطط الإنتاج.
التدريب على النمذجة والوصول بها إلى المستوى الأمثل: التدريب على النماذج من خلال بيانات التدريب لتحسين دقة التنبؤات والنماذج والقدرة على تحقيق التكامل.
الاستخدام الأمثل لحركة الإنتاج: تكييف خطط الإنتاج وبرامج الحركة وفقا لنتائج النموذج الأمثل لتحقيق مكاسب في كفاءة الإنتاج وخفض التكاليف.
مزايا الاستخدام الأمثل لتحركات إنتاج المواد الحجرية القائمة على الذكاء الاصطناعي
تحسين الكفاءة: من خلال تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، يمكن تحسين كفاءة الإنتاج ونوعيته من خلال أتمتة تنظيم الإنتاج وحكمته.
خفض التكاليف: يمكن خفض التكاليف البشرية والمادية عن طريق الاستخدام الأمثل لخطط الإنتاج وبرامج مراقبة الحركة، وزيادة ربحية الشركات.
تحسين نوعية المنتجات: يمكن تحسين نوعية المنتجات واستقرارها من خلال التنبؤ بعمليات الإنتاج ومراقبتها من خلال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
تعزيز القدرة التنافسية للأسواق: من خلال الاستخدام الأمثل لضوابط الإنتاج، يمكن تحسين كفاءة الإنتاج ونوعية المنتجات في المؤسسات وتعزيز القدرة التنافسية للأسواق.
ومن بين الاتجاهات الهامة في تطوير الصناعة التحويلية في المستقبل تحقيق الاستخدام الأمثل لتحركات إنتاج المطاحن الحجرية القائمة على الذكاء الاصطناعي. ومن خلال تطبيق تقنيات من قبيل الشبكات العصبية والخوارزميات الجينية والتعلم العميق، يمكن أتمتة تنظيم الإنتاج وحكمته، مما يؤدي إلى زيادة كفاءة الإنتاج ونوعيته، وخفض التكاليف، وتحسين نوعية المنتجات. ومن شأن هذه المزايا أن تساعد على زيادة القدرة التنافسية لمؤسسات صناعة المواد البترولية وتعزيز تنميتها المستدامة. وفي المستقبل، ومع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي واتساع نطاق تطبيقها، سيكون هناك المزيد من الابتكار والتطبيقات لتحقيق الاستخدام الأمثل للتحركات القائمة على الذكاء الاصطناعي لإنتاج المطاحن البتروكيميائية.
